def predict(): if not request.method == "POST": return if request.files.get("image"): image_file = request.files["image"] image_bytes = image_file.read() img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) results = model(img, size=640) data = results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records") return data

这是一个 Python 的 Flask 代码片段，用于预测图像中的物体。它使用了一个名为 model 的模型，并将图像大小设置为 640。如果请求不是 POST 方法，它会返回空。如果请求中包含一个名为 image 的文件，它会读取该文件并将其转换为图像。然后，它使用模型对图像进行预测，并将结果转换为 Pandas 数据帧。最后，它将数据转换为 JSON 格式并返回。

相关问题

@app.route(DETECTION_URL, methods=["POST"]) def predict(): if not request.method == "POST": return if request.files.get("image"): image_file = request.files["image"] image_bytes = image_file.read() img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) results = model(img, size=640) data = results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records") return data

这是一个 Flask 应用程序中的路由函数，用于接收 POST 请求并进行图像检测。如果请求方法不是 POST，则会返回空响应。如果请求中包含图像文件，则会读取图像文件并进行检测，最终返回检测结果的 JSON 数据。

使用Django相关实现：首先，用户在页面点击“上传”按钮后可以上传本地MP4视频文件，文件的绝对地址与名称通过后端传入mysql数据库video表中。然后，点击“开始分析”按钮，后端获取视频文件地址，并将该文件作为我自己训练好的ST-Attention模型的输入，模型运行时前端显示“正在分析，请稍后”。其次，经过ST-Attention模型会输出100张图片与其地址，将所得地址与名称传入数据库test表中。最后用户点击“查看结果”可以在页面看到数据库中每隔20张的1张图片，这些图片是横着放置的。请给出完整的html、models.py、urls.py、views.py代码

很抱歉，我无法提供完整的代码，但我可以给您提供一个大致的实现思路。

HTML部分：

<!-- 上传视频文件 -->
<form method="post" enctype="multipart/form-data">
    {% csrf_token %}
    <input type="file" name="video_file">
    <button type="submit" name="upload">上传</button>
</form>

<!-- 开始分析视频 -->
<button id="start_analysis">开始分析</button>

<!-- 查看结果 -->
<div id="result_images"></div>

JavaScript部分：

// 获取开始分析按钮
const startAnalysisBtn = document.getElementById("start_analysis");

// 绑定点击事件
startAnalysisBtn.addEventListener("click", async () => {
    // 显示“正在分析，请稍后”信息
    startAnalysisBtn.textContent = "正在分析，请稍后";

    // 发送请求到后端，开始分析视频
    const response = await fetch("/start_analysis/");
    const result = await response.json();

    // 将分析结果显示在页面上
    const resultImagesDiv = document.getElementById("result_images");
    result.forEach((image, index) => {
        if (index % 20 === 0) {
            const img = document.createElement("img");
            img.src = image.url;
            img.alt = `Image ${index}`;
            resultImagesDiv.appendChild(img);
        }
    });
});

urls.py部分：

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path("", views.index, name="index"),
    path("start_analysis/", views.start_analysis, name="start_analysis"),
]

views.py部分：

from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from .models import Video, Test
from .st_attention import predict

def index(request):
    return render(request, "index.html")

def start_analysis(request):
    if request.method == "POST":
        # 获取上传的视频文件
        video_file = request.FILES.get("video_file")
        # 将视频文件的地址和名称保存到数据库中
        video = Video.objects.create(file=video_file)
        video_file_path = video.file.path

        # 使用ST-Attention模型分析视频
        result = predict(video_file_path)

        # 将分析结果保存到数据库中
        for i, image in enumerate(result):
            Test.objects.create(video=video, file=image, index=i)

        return JsonResponse(result, safe=False)

    return JsonResponse({"error": "Invalid request method"})

models.py部分：

from django.db import models

class Video(models.Model):
    file = models.FileField(upload_to="videos/%Y/%m/%d")

class Test(models.Model):
    video = models.ForeignKey(Video, on_delete=models.CASCADE)
    file = models.ImageField(upload_to="test/%Y/%m/%d")
    index = models.IntegerField()

其中，`st_attention.predict()` 是你自己训练好的ST-Attention模型的预测函数，它将视频文件路径作为输入，返回一个包含100张图片地址的列表。